[0001] 本发明涉及农业灾害预警技术领域，具体为一种开花期小麦干旱灾情遥感监测评估方法。

[0002] 在农业生产中，特别是在小麦等重要作物的生长周期内，干旱灾害对产量和质量的影响显著。传统的干旱监测方法通常依赖于地面观测，存在时效性差、空间覆盖不足等问题，使得农作物在遭受干旱时，无法及时获得有效的监测和评估，从而影响农民的决策和应对措施。此外，现有的遥感技术虽然能够提供某些植被和土壤水分信息，却常常缺乏对多种指标的综合分析与动态监测，在生成旱情的评价指数时评估维度较少，综合性不足，导致无法全面评价干旱的影响范围与严重程度。

[0003] 现有技术中的，公开号为CN110231246A公开了一种冬小麦干旱预警系统，通过水分含量监测装置监测冬小麦水分含量和土壤水分含量，并整合水分含量数据，建立冬小麦干旱等级与水分含量对应的数据库，将实时采集的水分含量数据与数据库相比对获取当前冬小麦的干旱等级，在当前冬小麦干旱等级达到预设阈值时发出报警。

[0004] 上述方法存在的主要问题是：数据源单一，主要依赖于水分含量监测装置获取的数据，然后，干旱的影响不仅仅由水分含量决定，还受到其他环境因素的影响，如温度、风速、光照强度等，仅进行水分含量监测可能无法全面反映作物的实际干旱情况；并且该系统依赖于实时采集的水分含量数据与预设的数据库进行比对，这种方法存在一定的滞后性，尤其是在干旱的初期阶段，水分含量的变化不明显，导致系统在干旱发生时未能及时预警，影响后续制定应对措施。

[0005] 在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

[0017] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

[0018] 需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”“下”“左”“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

[0019] 实施例：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
一种开花期小麦干旱灾情遥感监测评估方法，具体步骤包括：
步骤1：通过无人机在小麦开花期内以一个设定的时间间隔采集目标区域的遥感影像数据，并对采集的影像数据进行大气校正和几何校正，设定的时间间隔为：12 24小时；
~
本实施例中大气校正目的是减少大气对遥感影像的影响，使得影像中的辐射值更真实地反映地表的光谱特性，根据具体的影像情况，从6S、MODTRAN、RTTOV等大气辐射传输模型中选择合适的模型，结合大气模型和气象参数进行大气校正计算，输出地表辐射亮度，将经过大气校正的辐射亮度归一化为0 1之间的反射率值；
~
几何校正的目的是纠正遥感影像中由于传感器视角、地球曲率和摄像机位置等因素造成的几何畸变，使影响能够准确反映地表特征的位置和形状；进行几何校正时，选取一组均匀分布在影像内并覆盖整个影像区域的已知位置的控制点，将控制点的像素坐标与其对应的地理坐标进行匹配，根据控制点的分布和影像畸变的性质，从线性变换、二次多项式变换、高次多项式变换和仿射变换等几何变换模型中选择合适的，并通过优化算法根据控制点计算出变换参数，用于描述影像坐标与地理坐标之间的关系，利用计算得到的变换参数，对整幅影像进行几何变换，将像素位置转换为地理坐标，并对校正后的影像与其他已知的精确影像对比，验证几何校正的有效性。

[0020] 步骤2：从遥感影像中提取近红外波段和红光波段的反射率，生成目标区域的归一化植被指数，额外提取蓝光波段反射率，生成目标区域的增强型植被指数，额外提取短波红外波段反射率，生成土壤水分指数；本实施例中，生成归一化植被指数、增强型植被指数、土壤水分指数所依据的原理为：
；
其中， 表示归一化植被指数， 表示近红外波段反射率， 表示红光波段
反射率；
归一化植被指数反映了植物的健康状况和生长情况， 值越高，说明植被越健康，生长越旺盛， 与近红外波段反射率成正比，与红光波段反射率成反比；
生成增强型植被指数所依据的公式为：
；
其中， 表示增强型植被指数，表示增益因子，通常 ， 表示大气校
正系数，通常 ， ， 表示蓝光波段反射率，表示土壤背景影响的修正值，
通常 ；
增强型植被指数反映了植物的生长状况，增益因子作用是调整 的动态范围，使其更加敏感， 是基于经验数据分析，在各种植被类型和覆盖度下能够提供较为准确结果的增益因子取值，大气校正系数是为了减少红光和蓝光对 的影响，使得 能够更好地分离植被信号和背景信号，确保在多种情况下都能提供一致的结果，土壤背景影响的修正值是为了在植被稀疏或土壤暴露的情况下进行土壤背景的校正，有助于提高 对植被的敏感性；增强型植被指数与近红外波段反射率成正比，与红光波段反射率成反比，与蓝光波段反射率成反比。

[0021] 生成土壤水分指数所依据的公式为：；
其中， 表示土壤水分指数， 表示短波红外波段的反射率。

[0022] 近红外波段对植被和土壤的干湿程度较为敏感，干燥的土壤和植被在近红外波段具有较高的反射率，而含水量较高的土壤和植被在该波段的反射率较低，即随着水分含量增加，近红外波段的反射率减小；短波红外波段对水分的吸收非常敏感，水分对短波红外波段的光有较强的吸收作用，因此含水量高的土壤和植被在短波红外波段具有较低的反射率，干燥的土壤和植被在短波红外波段的反射率较高。土壤水分指数通过不同含水量的土壤对波段的反射率不同来反映土壤的含水量情况，含水量增加时，近红外波段反射率降低，短波红外波段反射率降低，土壤水分指数增大。

[0023] 步骤3：将归一化植被指数、增强型植被指数和土壤水分指数加权平均，生成综合遥感指数；本实施例中，生成综合遥感指数所依据的公式为：
；
其中，表示综合影响指数， 表示归一化植被指数， 表示归一化植被指数的
权重系数， 表示增强型植被指数， 表示增强型植被指数的权重系数， 表示土壤水分指数， 表示土壤水分指数的权重系数， ，且 。

[0024] 综合遥感指数反映了目标区域通过遥感数据反映出的土壤含水量和小麦健康情况，综合遥感指数与归一化植被指数、增强型植被指数和土壤水分指数均成正比，归一化植被指数是长期以来植被检测的标准指数，大多数情况下能够较好地反映植被健康状况，因此权重较高， ，增强型植被指数与归一化植被指数在一些方面具有相似性，因此权重略低于归一化植被指数， ，土壤水分指数对干旱监测具有直接的影响，因此将其权重设定为与增强型植被指数相同， 。

[0025] 步骤4：将所有时间段的综合遥感指数按照时间顺序排列，生成时间序列集，在时间序列集中设定时间窗口，依次计算每个窗口内的变化率，按时间窗口顺序排列生成变化率序列，时间窗口的宽度范围为：24 36小时；~
本实施例中，生成每个窗口的变化率所依据的公式为：
；
其中， 表示第 个时间窗口的变化率，表示时间窗口的索引，且
，表示时间窗口的总数， 表示第 个时间窗口对应的综合遥感指数， 表示第个时间窗口对应的综合遥感指数。

[0026] 步骤5：通过分析历史数据设定变化率阈值，在变化率序列中筛选出低于阈值的时间窗口及其对应区域，标记为潜在干旱区域，基于所有潜在干旱区域的时间窗口确定干旱的持续时间，统计所有潜在干旱区域，确定干旱区域面积，根据变化率的绝对值、干旱持续时间和干旱区域面积生成干旱影响指数；本实施例中，生成变化率阈值所依据的原理为：
；
；
其中， 表示历史数据中变化率的平均值，表示历史数据中变化率的索引， 表示历史数据中第个变化率，表示历史数据中变化率的总数， 表示历史数据中变化率的标准差；
生成变化率阈值所依据的公式为：
；
其中， 表示变化率阈值， 是由实际精度决定的一个常数，且
。

[0027] 变化率阈值反映了在一定的时间窗口内，综合遥感指数的变化程度是否显著低于某个预设的标准，以判断该区域是否存在潜在干旱现象，通过改变 的取值，可以改变变化率阈值以调整精度，取值越大，变化率阈值越大，说明潜在干旱区域的判定标准越宽松。

[0028] 生成干旱影响指数所依据的原理为：；
其中，表示干旱影响指数，表示时间窗口的索引，表示时间窗口的总数， 表示第个时间窗口的变化率， 表示变化率阈值， 表示对第 个时间窗口的干旱情况进行逻辑判断的结果，当第 个时间窗口内存在干旱区域时， ，否则 ， 表示第 个时间窗口中干旱区域的面积大小。

[0029] 干旱影响指数反映了在窗口的变化率、干旱持续时间和干旱空间共同影响下的干旱强度，针对每个窗口，根据窗口内的干旱时间以及对应窗口的监测区域范围，分别计算其干旱影响指数，将所有窗口的干旱影响指数相加即生成整个监测区域的干旱影响指数，干旱影响指数与窗口的变化率成正比，与干旱影响时间和空间成正比。

[0030] 步骤6：根据历史数据中干旱影响指数的平均值和标准差生成影响阈值，通过对比干旱影响指数和影响阈值的大小判断干旱情况。

[0031] 本实施例中，对比干旱影响指数和影响阈值的大小判断干旱情况所依据的原理为：生成影响阈值所依据的公式为：
；
；
其中， 表示历史数据中干旱影响指数的平均值，表示干旱影响指数的索引，表示历史数据中干旱影响指数的总数，表示第个干旱影响指数， 表示历史数据中干旱影响指数的标准差；
高干旱影响阈值为：
；
其中， 表示高干旱影响阈值；
低干旱影响阈值为：
；
其中， 表示低干旱影响阈值。

[0032] 按照统计分布的原理，将高干旱影响阈值和低干旱影响阈值分别设定为干旱影响指数的平均值加上和减去标准差，随着数据更新，能够实时调整干旱的判断标准，反映出最新的小麦干旱情况。

[0033] 判断干旱情况的原理为：当 时，判断为重度干旱；
当 时，判断为中度干旱；
当 时，判断为轻微干旱或未干旱。

[0034] 上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

[0035] 上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够通过电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方法来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

[0036] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0037] 以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。